A quadratic regression is the process of finding the equation that best fits a set of data.This form of regression is mainly used for smoothing data shaped like a parabola.
Because we can use short/midterm/longterm periods we can say that we use a Quadratic Least Squares Moving Average or a Moving Quadratic Regression.
Like the Linear Regression (LSMA) a Quadratic regression attempt to minimize the sum of squares (sum of the squared difference between a set of data and an estimator), this is why those kinds of filters have low lag.
Here the difference between a Least Squared Moving Average (green) and a Quadratic Regression (red) of both period 500
Here it look like the Quadratic Regression have a best fit than the LSMA
In true TradingView spirit, the author of this script has published it open-source, so traders can understand and verify it. Cheers to the author! You may use it for free, but reuse of this code in publications is governed by House rules. Bạn có thể yêu thích nó để sử dụng nó trên biểu đồ.
Thông tin và ấn phẩm không có nghĩa là và không cấu thành, tài chính, đầu tư, kinh doanh, hoặc các loại lời khuyên hoặc khuyến nghị khác được cung cấp hoặc xác nhận bởi TradingView. Đọc thêm trong Điều khoản sử dụng.